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J-GLOBAL ID：201902217328583257   Reference number：19A2331970

Data-efficient learning of robotic clothing assistance using Bayesian Gaussian process latent variable model

ベイズ的ガウス過程潜在変数モデルを用いたロボット着衣介助のデータ効率的学習

Author (4)： KOGANTI Nishanth (Nara Inst. of Sci. and Technol., Ikoma, JPN) ,  SHIBATA Tomohiro (Kyushu Inst. of Technol., Kitakyushu, JPN) ,  TAMEI Tomoya (Kobe Univ., Kobe, JPN) ,  IKEDA Kazushi (Nara Inst. of Sci. and Technol., Ikoma, JPN)
Material： Advanced Robotics  (Adv Robot)
Volume： 33  Issue： 15-16  Page： 800-814  Publication year： 2019 
JST Material Number： T0339A  ISSN： 0169-1864  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United Kingdom (GBR)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： modeling ,  Gaussian process ,  garment ,  *robot arm ,  industrial robot ,  rehabilitation robot ,  method of solution ,  method ,  variable ,  non-parametric method ,  care ,  social welfare ,  motor capacity ,  constitution ,  *reinforcement learning ,  Bayesian approach ,  patient care robot ,  two arm robot ,  *clothing ,  Motor Skills ,  robot
Semi thesaurus term： nonparametric technique ,  framework ,  Bayesian modeling ,  motor skill ,  latent variable ,  daily life support

JST classification (3)： Motion and control of robots  (IC04012J) ,  Design,manufacturing,and components of robots  (IC04013A) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (7)： ガウス過程 ,  潜在変数 ,  モデル ,  ロボット ,  着衣 ,  介助 ,  学習